大模型服务监控平台性能分析
最近在尝试将大模型服务接入监控平台时，踩了不少坑，分享一下踩坑经历。
问题背景
我们团队正在将一个大型语言模型服务进行微服务化改造，为了保证服务质量，需要对模型的推理性能、资源占用等指标进行实时监控。最初采用了简单的Prometheus + Grafana方案，但发现存在诸多问题。
核心问题
- 指标采集延迟高：由于模型推理耗时较长（平均500ms+），Prometheus默认的15s采样间隔导致数据严重滞后
- 内存泄漏：监控代码中未正确释放TensorFlow会话，导致容器内存持续增长
- 指标维度缺失：只采集了QPS和响应时间，忽略了模型推理的中间状态
解决方案与复现步骤
# 修复内存泄漏问题
import tensorflow as tf
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def model_session():
session = tf.Session()
try:
yield session
finally:
session.close() # 关键：手动关闭会话
# 改进后的监控代码
from prometheus_client import Gauge, Counter
import time
model_memory = Gauge('model_memory_usage', 'Model memory usage')
request_count = Counter('model_requests_total', 'Total requests')
# 在推理前记录内存使用情况
with model_session() as sess:
# 执行模型推理
start_time = time.time()
result = sess.run(model_output)
end_time = time.time()
# 记录指标
request_count.inc()
model_memory.set(get_current_memory())
优化建议
- 调整Prometheus采集间隔为5s，减少延迟
- 使用更专业的模型监控工具如ModelDB或MLflow
- 增加自定义指标维度，比如推理时间分布、错误率等
希望这些经验能帮助到正在做类似项目的同学！
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